Cloudflare ha dado por estable Python en Workers: pasa a disponibilidad general y deja de ser un experimento para convertirse, en palabras de la compañía, en un lenguaje de primera clase de su plataforma para desarrolladores. Lo anunció en su blog este lunes 21 de septiembre de 2026 a las 15:00, hora de Madrid, dos años después de la primera versión. Lo que cambia ahora no es que se pueda escribir Python ahí, sino que las tres cosas que obligaban a salirse del lenguaje han dejado de hacerlo.
Se acabó el pegamento de JavaScript
La primera es la que más se notaba. Hasta ahora, usar los servicios de la casa desde Python obligaba a convertir los objetos de Python en objetos de TypeScript a mano, en la frontera de la llamada: meter un diccionario en una cola pedía su trozo de pegamento. Cloudflare lo dice sin adornos: obligaba a tener la cabeza en dos lenguajes a la vez y era «una fuente habitual de errores tanto para humanos como para agentes de IA».
Ahora la conversión de tipos está metida dentro del entorno de ejecución y del SDK de Python, así que las conexiones a Workers AI, R2, D1, Hyperdrive, Durable Objects, Queues y Workflows se usan a la manera de Python, sin escribir una línea de JavaScript. También se puede crear un Worker de Python dentro de otro Worker con Dynamic Workers.
FastAPI, Django y Flask, sin servidor que configurar
La segunda es el marco de trabajo. Los paquetes workers.asgi y workers.wsgi hacen de puente entre la petición que llega y las estructuras WSGI o ASGI que espera una aplicación de Python, así que FastAPI, Django y Flask corren ahí sin tocar el código de la aplicación. Y no son solo esos tres: sirve cualquier marco que hable WSGI o ASGI.
El detalle interesante es lo que desaparece. En un despliegue normal hace falta un servidor —Uvicorn, Gunicorn— que reparta conexiones y escale. Aquí el servidor es la propia plataforma, y los conectores se limitan a traducir la petición y devolver la respuesta con el menor coste posible: uno organiza el código con su marco de siempre y no configura ningún servidor.
Bases de datos: había que inventarse los sockets
La tercera es la más dura, y explica por qué esto ha tardado. Python Workers no tenía sockets TCP, y sin sockets no hay controladores de base de datos: aiomysql o asyncpg se apoyan en el módulo socket de la biblioteca estándar, que por debajo hace llamadas al sistema operativo. Dentro de un recinto de WebAssembly esas llamadas de red son cabos sueltos que fallan siempre.
Lo que ha hecho Cloudflare es implementar esas llamadas al sistema sobre su propia API de conexión, de forma que abrir una conexión o leer bytes desde Python acaba en la llamada equivalente del entorno de ejecución. Como la traducción ocurre al nivel de la llamada al sistema, el controlador ni se entera. Sobre ese puente llega la integración con Hyperdrive, la que permite hablar con PostgreSQL o MySQL declarando el enlace en la configuración de Wrangler.
Los paquetes, y un PEP aceptado por el camino
Como todo esto corre dentro de WebAssembly, cualquier paquete con extensiones nativas en C, C++ o Rust hay que compilarlo cruzado a WebAssembly, y hasta ahora no había manera estándar de hacerlo: el equipo compilaba y alojaba paquetes a mano, y eso limitaba la lista.
La salida ha sido por arriba: propusieron el PEP 783, que normaliza una plataforma llamada PyEmscripten para ejecutar Python en entornos de navegador, y tras más de un año de discusión fue aceptado, de modo que quien mantiene un paquete puede publicar su versión para esa plataforma. Además han estabilizado la cadena de compilación de Pyodide y han añadido soporte de PyEmscripten a cibuildwheel. Cloudflare admite que el ecosistema todavía está adoptándolo.
Del lado de la IA, el arreglo de los sockets vino acompañado de aportaciones aguas arriba para que clientes como requests y httpx salgan por la API de red del entorno, y con eso openai, langchain y mcp funcionan ya de forma nativa, combinables con Workers AI o a través de AI Gateway. De lo que se puede montar con esas piezas, contamos que Prompt Forcing secuestra agentes de IA integrados en el navegador, y del lado del escritorio, que Googlebook trae un terminal de Linux para agentes.
Lo que el anuncio no dice
No hay precios ni límites nuevos en el texto: la entrada no toca la tarifa ni los topes de ejecución, y lo que promete para más adelante es rendimiento, menos consumo de memoria y más paquetes. También han repasado la documentación para que casi todos los ejemplos en TypeScript tengan su equivalente en Python, con un selector entre JavaScript, TypeScript y Python, y han publicado un repositorio de ejemplos listos para producción. Lo demás es la parte aburrida y buena de un «disponible para todos»: lo que había que rodear ya no hay que rodearlo.
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Escrito por Eloy Andrade
